Una prueba con tres modelos sugiere que dibujar en SVG evita errores en las láminas de ciencias

En el grupo se comparó el resultado de pedir a Claude Fable 5.2, a un modelo de OpenAI y a otro de Google una lámina didáctica de una célula animal en formato SVG, el de dibujo vectorial. Según quien hizo la prueba, los tres entregaron un esquema con las etiquetas correctas; el de Claude terminó en pocos minutos, el de ChatGPT poco después y el de Gemini tardó cerca de media hora.

La explicación que se ofreció es que, en un dibujo vectorial, el propio modelo de lenguaje escribe el dibujo y aprovecha todo lo que sabe del tema. Los generadores de imágenes de mapa de bits, en cambio, reciben una descripción y la pasan a otro modelo con menos conocimiento, y ahí aparecen los fallos. Es una hipótesis del autor, que afirma estar convencido de ella y que aún tiene que probarla con otros modelos; no es un resultado contrastado.

Valoró mejor el estilo sobrio y claro de Claude, mientras que los otros dos le parecieron peores como ilustración: en uno se solapaban elementos y no se distinguía adónde iban las flechas. En el debate posterior se apuntó que lo difícil hoy es saber qué herramienta elegir para cada tarea, y otro miembro contó que ya pide a la IA que las imágenes de sus presentaciones sean SVG. Es la línea que ya recogió el diario sobre crear infografías en HTML y SVG.

Para el aula, la pauta práctica que se desprende es pedir en SVG los esquemas donde importa la exactitud, y revisarlos igualmente antes de usarlos.